UserCF

Mahout中的一些相似度算法实现解读

    Mahout中实现的推荐算法是协同过滤，而无论是UserCF还是ItemCF都依赖于user相似度或item相似度。本文是对mahout中的一些相似度算法的解读。
月毁星坠·2013-06-22 09:00

学习Mahout的第一个例子

推荐原理基于用户的CF（UserCF）(CollaborativeFiltering,简称CF)
rabbit9898·2013-03-06 11:00

推荐系统实战

余弦相似度公式：UserCF公式：其中，S(u,k)表示和用户u兴趣最接近的K个用户集合；N(i)表示对物品i有过正反馈的用户集合；w(u,v)表示用户
zhenjing·2012-09-26 04:00

阿里一面、二面路过，，口水都说干了。

4，userCF和ItemCF在实际当中如何使用,提供具体操作
zqt520·2012-09-07 12:00

关于UserCF和ItemCF的那点事

UserCF和ItemCF是协同过滤中最为古老的两种算法，在top-N的推荐上被广泛应用。这两个算法之所以重要，是因为他们使用了两个不同的推荐系统基本假设。
liuzhoulong·2012-06-02 13:00
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